回覆列表
  • 1 # PowerBI星球

    Excel自帶功能不算是Power BI,只是和PowerBI連線的一些功能。

    也有可能你還有分清楚Excel的Power query,Powerpivot與PowerBI是什麼關係。

    所以學習之前先搞懂他們的關係很重要。

    剛開始學習PowerBI的時候,總是能碰到Power Query和Power Pivot這兩個詞(下文簡稱為PQ和PP),現在中文裡面學習PowerBI的資源本來就不是很多,大部分資源還都是介紹PQ和PP的,那麼她們到底和PowerBI是什麼關係呢?

    微軟的很多辦公工具都是以Power開頭,最熟悉的當然就是PowerPoint了,如果ppt可以直譯為超級演示,PQ就是超級查詢,PP就是超級透視,我們先來看一下PQ。

    Power Query

    用作資料處理的大眾化軟體就是萬人皆知的Excel了,Excel作為日常辦公使用當然沒有問題,但在大資料時代,她明顯有點扛不住,微軟也意識到了這一點,所以從Excel2010開始,推出了一個叫Power Query的外掛,可以彌補Excel的不足,處理資料的能力邊界大大提升,Excel2013也同樣可以使用,現在還在用Excel2010和2013的同學可以從微軟官網下載powerquery外掛使用。

    而到了Excel2016,微軟直接把PQ的功能嵌入進來。

    PowerBI中的獲取資料。

    Power Pivot

    接觸過Excel的人肯定都知道資料透視表,英文名是Pivot Table,按這個翻譯PP可以叫做超級透視,但其功能要比資料透視表強大很多,所以PP被大家稱為是資料建模,這個名字一下就顯得高大上了吧,不過PP確實名副其實,她被稱為微軟近20年來最偉大的發明,也是PowerBI的靈魂,PP用到的語言是DAX,以後會詳細介紹。

    在Excel中也可以使用PP,首先從選項裡面把這個功能載入進來:

    然後Excel選項卡下就多了一個Power Pivot。

    這個和PowerBI中建模選項卡的功能區也非常相似,所以學習PP就是學習Power BI的資料建模,二者的本質內容是一致的。

  • 2 # 小斌PPT

    我建議使用桌面版的Power BI,Excel應用商店中的Power BI做不了什麼。桌面版的Power BI不登陸也可以使用。

    要說技巧,我提一個。Power BI中有很多的視覺處理方式,從官網上可以下載很多的自定義視覺物件。

    例如氣球式的“SuperBubbles”,時間線的“Timeline”等。

  • 3 # Excel到PowerBI

    首先,這個問題要澄清一下:雖然Power BI和Excel有一定的關係,Power BI是微軟推出的獨立的敏捷(自助式)BI產品,不是Excel中帶的一個工具。他們之間的關係大概如下:

    Excel2016中包含了Power Query、Power Pivot、Power View以及Power Map四大新功能(Excel2010或Excel2013可到微軟官方下載相應的外掛),而這四大塊是Power BI的基礎。用圖表示如下:

    因此,Power BI可以理解為微軟將這四塊功能做了個大整合,然後推出的一個獨立的工具。而這四塊功能又是可以在Excel中分別獨立應用的,每塊功能的側重點也不一樣,大致可以理解如下:

    Power Query就是用來做資料查詢、轉換的,還記得Excel裡的資料匯入嗎?你可以理解為它的升級版;

    Power Pivot是用來做資料建模和分析的,還記得Excel裡的資料透視嗎?你可以理解為它的超級版;

    Power View是用來做資料展示的,還記得Excel裡的圖表嗎?你可以理解為它的整合版;

    Power Map是專門用來做資料的地圖化展示的,這是Excel裡原來沒有的。

    然後,我們再來看關於有什麼技巧的問題。其實,到了Power BI裡,所謂的技巧更多的是源自對前面所述的四大Power功能的使用技巧,可以說非常多——

    所謂技巧,熟練而已——是為“熟能生巧”!

    略舉一二如下:

    小勤:大海,現在有個很煩的事情,資料都是每個月一個文字檔案,好難分析,有什麼方法能批次彙總的嗎?

    大海:檔案格式都一樣嗎?

    小勤:嗯。當然是一樣的,如果連格式都不一樣的話神仙也救不了,這個我還是知道的。你看,檔案都在這個資料夾裡,格式也都是很規範的:

    大海:嗯,這樣就好辦。以前都得用VBA,但現在不用了,直接用PowerQuery點點點就搞定。

    小勤:真的?這可太爽啦,對於我這種沒程式設計基礎的人,學VBA太費精力了,每次寫程式碼都報這個錯那個錯,實在折磨得不行。

    大海:建議你先把Power系列學好,那樣你會發現需要用VBA的地方就真的很少了。就拿批次匯入檔案這個來說吧,不光能批次匯入文字檔案,還能批次匯入Excel工作簿等等,你看啊。

    第一步:【資料】-【從檔案】-【從資料夾】

    第二步:【瀏覽】選擇資料所在的資料夾,【確定】

    大海:資料出來了!

    小勤:啊!太牛了!不過,好像有點亂哦。

    大海:資料都來了,這點亂怕啥。整理資料也是Power Query的強項!這個例子只要2步就搞定了。

    第一步: 借用一下你第一個檔案裡的標題【將第一行用作標題】

    第二步:選擇刪掉其他表裡重複的標題行和彙總行(其實跟Excel裡的篩選是一摸一樣的)

    最後,【關閉並上載】資料

    大海:搞定!是不是很漂亮?

    小勤:是啊。而且操作起來也不復雜。就點那麼幾下就可以了!我先去練一練。

    小勤:太好了!

    小勤:用個例子給我講講Power BI怎麼用的唄。

    大海:好吧,Power Query你學了那麼多,Power Pivot也基本入門了,Power BI也可以同步開始學了,反正PQ和PP的知識除了操作上有一點點兒區別外,都是能在Power BI裡直接用的。

    小勤:嗯。所以我想現在同步來,邊深入學習PQ和PP,邊開始熟悉PBI的操作和基本用法。

    大海:那咱們先用一個簡單的例子來體會一下用PBI從資料接入到完成分析結果的過程吧。首先,桌面上雙擊這個圖示開啟Power BIDesktop軟體(如果桌面上沒有這個快捷鍵就到程式裡找,如果程式裡沒找到的話說明你還沒裝?):

    小勤:暈菜,開啟軟體誰不會啊!真囉嗦……

    大海:做戲做全套嘛……呵呵。好了,接下來進入正題:

    Step-01:資料獲取

    選擇資料所在的Excel工作簿:

    這個例子裡咱們只針對訂單和訂單明細2個表的資料做分析。

    如果資料本身很規範,不需要進行任何的整理,可以直接【載入】,載入後仍然可以透過PBI主介面的【編輯查詢】功能進入資料編輯介面。

    大海:你看,這些功能熟悉吧?

    小勤:這不是和Excel裡的Power Query一模一樣的嗎?雖然披了個黑乎乎的馬甲,但不就是那些功能嘛。

    大海:就是!其實PBI裡的資料整理過程就是使用PQ的過程。現在資料接進來了,可以做資料的整理了,比如這裡面的僱員的姓和名是分開的,咱們把它合到一起。

    Step-02:資料整理(清洗)

    資料整理好後就可以【關閉並應用】了——在Excel裡用PQ的時候是資料載入,把處理結果返回到Excel的工作表中,在PBI裡實際就是把處理的結果存起來待用。

    小勤:這麼簡單?!

    大海:這不是隻做個例子嘛……這個例子的資料很規範,所以要做的處理不多,你回頭翻翻你那些用PQ處理過的亂七八糟的資料看看?

    小勤:嗯。好多資料需要逆透視啊、分組啊、清理無用文字啊、分離轉換啊等等……不過還好,學了PQ就不怕了。

    大海:對的,所有的不規範的資料,首先考慮轉換為規範的資料明細,這是進行後續資料分析的基礎。資料整理好,咱們就可以進行資料建模了。

    小勤:資料建模?好高深的樣子啊。

    大海:要精通資料建模的確需要學習很多資料分析方面的知識,但一般的業務應用的話,咱們可以先簡單學這兩樣:構建表關係、構建分析維度和度量。

    構建表關係:比如說現在咱們有訂單表和訂單明細表,這兩個表實際是需要透過訂單ID關聯起來的,還記得Power Pivot那篇《表間關係一線牽,何須大量公式拼資料》的文章嗎?

    構建分析維度/度量:首先是維度,其實就是資料分析的角度,咱們做資料透視表的時候經常放到行或列裡面的那些內容,比如按區域、城市、產品類別……;所謂度量,一般就是資料分析時要進行計算的一些數字,咱們做資料透視表的時候經常放到值裡面的那些內容。

    小勤:大概瞭解了,這部分其實就是Power Pivot裡的知識?

    大海:對的,其實就是Power Pivot裡的內容,只是操作方法上可能有一點兒差別而已。我們來簡單試一下:

    Step-03:資料建模-構建表間關係

    小勤:咦,這個怎麼都已經建好了?

    大海:對的,Power BI在構建資料表間關係是挺智慧的,會根據資料的規律自動構建一些關係,比如這個例子裡的2個表,實際在載入資料的時候就已經建好了,當然,有時候可能自動識別的關係是錯的,那就自己手動先刪除原來的關係,然後再將兩個表之間匹配的欄位拖拽一下。

    小勤:嗯。多點點右鍵。呵呵。

    大海:接下來咱們構建一個度量:訂單明細數量(表裡面那些地區、日期等等,都可以直接用作維度,不需要專門構建)

    Step-04:資料建模-構建維度/度量

    這裡是在訂單明細表裡【新建度量值】,其實度量值可以建在模型裡的任何一個表裡,整個模型都可以呼叫的。甚至有的時候,因為度量值太多了,可以考慮建一張單獨的空白表,裡面專門放度量值,這根據實際需要或按照自己的喜好選擇就行了。

    構建度量的函式就是PowerPivot裡的DAX函式。輸入函式後就能出現可選的欄位,選擇好欄位後按TAB鍵就能將欄位名填入公式裡面。整個公式輸入完畢後回車,建好的度量值就出現在訂單明細表裡了。

    大海:經過構建表間關係和度量值2步,一個簡單的資料模型就建好了。接下來咱們就可以進行資料分析了。比如咱們按貨主地區看一下銷售數量的情況。

    Step-05:資料分析(柱狀圖實現資料對比)

    出現一個很小的空白圖形,可以用滑鼠放大一些(這些基本操作自己多動動滑鼠嘗試一下即可,跟其他Office軟體的應用基本一致)。

    將“貨主地區”欄位拖放到“軸”裡,將“銷售數量”拖放到“值”裡:

    結果出來了:

    小勤:嗯。大概理解了。感覺操作很簡單啊。

    大海:對的。這個例子很簡單,主要是用於體會一下用Power BI做資料分析的全過程。

    小勤:大概瞭解了。整個過程基本就分為四塊:資料獲取、資料處理、資料建模和資料分析,對吧?

    大海:對的。就是這麼一個過程。

    小勤:然後其中的獲取和整理其實就是相當於用Power Query接入資料並進行各種各樣的規範處理,建模就相當於用Power Pivot構建表間關係和寫度量值。

    大海:總結得不錯。最後的資料分析其實就是最後按需要構建各種各樣的圖表了。

    小勤:嗯。對了,我還沒儲存呢。

    大海:儲存就不用我教了吧。

    小勤:……

  • 中秋節和大豐收的關聯?
  • 現役軍官轉非現役文職明智嗎?